[发明专利]一种面向融资市场和销售市场的跨市场迁移预测方法

说明书

本发明公开了一种面向融资市场和销售市场的跨市场迁移预测方法，该方法能够同时提升众筹市场中集资项目的集资表现预测和电商市场中销售产品的流行度预测的效果；利用迁移学习可以挖掘出这两个关联市场中相似项目和商品之间的共性特征和个性特征，并且解决了单市场预测中的属性缺失问题，实现了对预测至关重要的一些属性信息的互补，此外，利用合作和竞争注意力很好的挖掘了市场之间的合作关系和市场内部的竞争关系。本发明旨在建立众筹市场和电商市场之间的桥梁，通过互补这两个关联市场的项目和商品的属性信息实现预测效果的共同提升。

技术领域

本发明涉及跨市场预测领域，更具体地说是一种面向融资市场和销售市场的跨市场迁移预测方法。

背景技术

随着电商市场的兴起，丰富的商品吸引了大量的用户在电商市场中消费，商家会发布商品的参数信息供客户参考，已购买的用户的评论也会影响其他用户的购买行为，用户更希望购买他们喜爱且拥有好的口碑的商品。近年来，越来越多的人投入到众筹市场之中，不同于电商市场，众筹市场在发起项目的技术和设计创新盈利之前对其进行众筹，并支持正在努力实现梦想的企业家。如果创业者或个人想为他们的创意活动募款，可以发布一个众筹活动，并配上标题、故事、募款信息(包括募款金额、募款期限、募款进度等)。在每个活动中，众筹平台允许访问者发表他们的评论并开始讨论这个项目。用户的评论随着筹款的进行而也逐渐积累起来。潜在投资者可在综合考虑活动性质和评论的基础上决定是否支持该项目。

对于电商市场中的消费者来说，购买高质量的商品来说是至关重要的；而对于商家来说，销售什么样的商品能够盈利是他们需要了解的。同样的，在众筹市场中，投资者更愿意将资金投放在拥有良好的市场前景的创业项目上，创业者也需要了解市场环境，发起受市场欢迎的创业项目。因此，针对这两个市场的买方、卖方或者投资者、创业者的共同需求，如何评估商品和项目的流行度也就成为了当务之急。

近年来，大量的研究人员投入到市场流行度预测的研究之中。在电商市场中，很多研究将商品销售预测当做时序分析问题，此外，还有一些推荐相关的工作采用深度学习的方法来分析市场流行度。在众筹市场中，很多人开始追踪集资的动态并且预测最终众筹的集资表现。但是这些研究仅限于单一市场，受限于单一孤立市场的知识边界，他们的信息来源单一且知识稀少，不能够挖掘出这两个市场之间的关系来共同促进两个市场的预测。

实际上，为了这两个市场的良性发展，有必要挖掘出这两个市场之间的合作关系和单一市场内部的竞争关系，更好的预测商品或项目的市场流行度，达成买卖双方或者投资者和创业者之间的双赢。

发明内容

本发明为克服现有技术的不足之处，提供一种面向融资市场和销售市场的跨市场迁移预测方法，以期能在电商市场和众筹市场之间建立桥梁，挖掘出市场之间的复杂联系，完成市场之间的知识互补，同时提升两个市场中商品和创业活动的流行度预测，进而实现市场的良性发展。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

一种面向融资市场和销售市场的跨市场迁移预测方法，按如下步骤进行：

定义E＝{e₁,e₂,…,e_N}为众筹市场中的创业项目，e_i代表第i个项目，e_j代表第j个项目，e_k代表是第k个项目，N为所有项目的数量，而P＝{p₁,p₂,…,p_M}为电商市场中的销售商品，p_i代表第i个商品，p_j代表第j个项目，p_k代表是第k个项目，M为所有商品的数量；

步骤1、特征分类与表示

步骤1.1、两个市场的项目和商品分别有一些相似的特征，即对齐特征，对齐特征包括标题和评论；此外每个市场也拥有独有特征，众筹市场的独有特征包括众筹项目的集资目标金额、集资类型、集资期限，电商市场中的独有特征包括商品的价格、排名；